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论文导读：由于以自主创新为核心的政策性投资对象往往针对河南省的主导产业。以自主创新为核心的政策性投资是提升地方科技与经济核心竞争力的重要决策。使地方的主导产业自主创新能力和自主创新绩效评价以及政策性投资咨询决策更加科学化和规范化有着十分重要的理论和现实意义。正态分布统计分析方法符合此问题。
关键词：投资咨询，主导产业，自主创新，诊断，正态分布
1 引言
主导产业在地方经济的发展中起“主导”作用，可推进经济发展进程，带动经济持续、快速和稳定增长1。自主创新能力是主导产业促进科技转化、提高综合实力的保障。
以自主创新为核心的政策性投资是提升地方科技与经济核心竞争力的重要决策，而政策性投资对象的自主创新能力和自主创新绩效评价则是开展以自主创新为核心的政策性投资决策咨询的基础。从理论和实践层面来讲，由于以自主创新为核心的政策性投资对象往往针对河南省的主导产业，发挥地方政府政策性投资对各类投资的引导作用,是激励自主创新的重要驱动力。增加对循环经济重大项目和产业化示范工程的投入是政策性自主创新投资的重要方向,对其自主创新能力和创新绩效评价并进行危机诊断预警，以化解投资风险和危机具有重要的现实意义。
政策性投资对象自主创新能力与绩效评价咨询研究就是要面向自主创新投资来研究投资对象自主创新能力、自主创新绩效、危机管理所涉及的各种与评价和诊断相关的理论问题和关键技术问题，取得自主创新投资效益的最佳化和最大化，为政策性自主创新投资者和专家论证并正确选择投资对象和投资力度提供决策咨询的科学依据。
所以建立地方政策性自主创新投资对象的评价指标体系和评价诊断系统，对于规范、引导、监督政策性投资资金健康运行以及对提升被投资对象的自主创新绩效,对于有效降低投资风险和发现并化解潜在危机，使地方的主导产业自主创新能力和自主创新绩效评价以及政策性投资咨询决策更加科学化和规范化有着十分重要的理论和现实意义。
河南地处中原，是中华民族的摇篮，其发展的快慢已成为牵动中部乃至全国发展的重要因素。而且，河南经济的发展是中国的缩影：人口众多，整体经济实力强劲，平均水平较低。
从河南省的技术和经济发展的现状来看，万分之三的企业拥有自主知识产权技术、99%的企业没有专利、60%的企业没有商标、2%的自主创新的高技术产品以及10年以上的技术落后状态，形成了有了制造没有创造的被动局面2。为彻底改变这一局面，迫切需要针对河南省的经济主导产业有效地开展政策性自主创新投资。因此，以河南省为例，更具有参考意义。发表论文，正态分布。
2 地方主导产业自主创新能力的内涵与研究现状
创新的概念是美籍奥地利经济学家约瑟夫·熊彼特于1912年从经济学角度提出的，认为创新就是建立一种新的生产函数，是企业家对生产要素的新组合，其中任何要素的变化都会导致生产函数的变化从而推动经济的发展。1924年约瑟夫·熊彼特在《经济发展理论》一书中将创新解释为对生产要素的重新组合，指出创新就是把技术发明变为资源和财富3。
随着科学技术的迅速发展以及广泛而深入的应用，创新理念已经由经济现象拓展到政治、科技、文化、军事和社会生活的各个方面。创新概念的外延得到了极大地丰富和拓展，出现了管理创新、科技创新、自主创新、观念创新、理论创新、教育创新、知识创新、业务创新、制度创新、服务创新等等。
基于创新概念分析，本文认为自主创新是对科研主体、科研对象和科研管理所包含的各种科学技术要素进行创造、重组、革新和应用的过程。而河南省主导产业自主创新能力是河南省主导产业科学技术要素的创造、重组、革新和应用能力，直接表现为河南省主导产业对地方的科技水平和区域经济的作用和影响能力。
近年来，国内对主导产业的自主创新能力日益重视，有关主导产业自主创新能力评价、创新实效性、自主创新管理平台、对策研究和危机诊断预警的研究开始涌现，但这些研究有的侧重指标体系的研究，有的侧重于评价方法自主创新能力和实效性中的应用，有的自主创新的管理只是从企业实用的角度出发，通过一些调查来反映问题，有的探讨了自主创新平台的构建模式，提出相对应的解决方法，甚至也考虑相应的预警方案，但未真正的开发系统平台，充分利用信息技术去解决问题。
可见，关于地方性主导产业自主创新能力现状、管理模式和实效性的研究不多，尤其是面向政策性投资咨询的地方性主导产业自主创新决策咨询的智能化服务和提高实效性的对策，以及关于危机诊断预警的研究不多。发表论文，正态分布。
值得注意的是，郑州航空工业管理学院的刘永教授，将“数据仓库和数据挖掘技术”应用在科技创新能力评价中4。此法为本文直接参考，通过对基于数据仓库的自主创新能力评价技术的可行性进行论述，构建一种全新的、全面的、综合的自主创新能力评价数据分析方法、评价技术手段和智能服务模式。为政府决策者提供决策支持和政策咨询服务，为属于主导产业的企业的管理者提供诊断评价和管理咨询服务，甚至提供科技信息。
3 河南省主导产业自主创新能力诊断类型与筛选
3.1诊断类型
科学地评价与分析自主创新能力的现状是河南省主导产业科技竞争力提高的关键所在。河南省主导产业自主创新能力的评价与分析包含个体诊断和整体诊断两个方面。
就河南省主导产业个体创新能力诊断而言，一个主导产业需要客观地了解和把握自身的自主创新现状，明确自身在主导产业群自主创新竞争力中的位置以及自主创新的特色和优势，正确分析自身的科研方向与地方经济发展的吻合度，找到自身的科技潜力和科研主攻方向以及自身的劣势和存在问题。在此基础上，通过调整自身的科研管理机制，探索可行的自主研发管理模式，优化科研环境和合理分配科研资源，提高科学研究的投入、产出和效益。
就河南省主导产业整体自主创新能力诊断而言，需要考察和分析河南省主导产业群整体自主创新现状，科学的评价和比较河南省主导产业在全国其他省市区主导产业群自主创新竞争力中的位置以及自主创新的特色和优势，找准主导产业与地方科技经济发展的结合部，发现主导产业的科技潜力和科研主攻方向以及自身的劣势和存在问题。在此基础上，建立河南省主导产业宏观自主创新管理体制和机制，优化宏观自主创新环境和合理分配资源，提高整体科学研究的投入、产出和效益。
3.2正态分布统计分析方法
符合此诊断类型的很多，正态分布统计分析方法符合此问题，且可优化。
正态分布最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到。C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质5。
在正态分布的概率分布直方图中，大样本、小组数和小组距到一定程度时，直方图会无限接近光滑的总体密度曲线，并呈现一种“两头小、中间大”的分布形态，如果该密度切线的密度函数为式(1)时，该曲线为正态分布曲线[3]。
(1)
其中，
为随机变量，参数
和
(> 0)分别表示总体平均数和标准差。
因此，正态分布是具有两个参数μ和σ2的连续型随机变量的分布，第一参数μ是遵从正态分布的随机变量的均值，我们可以用样本均值X去估计[4]：μ=E(X)≈
=
；第二个参数σ2是此随机变量的方差，即σ2=D(X)
，所以正态分布记作N(μ，σ2 )。而当μ=0，σ=1时，正态总体称为标准正态总体，相应曲线称为标准正态分布曲线5。
实践经验和数学理论分析表明，受大量、独立、均匀小效应影响的随机变量服从正态分布。用于统计推断的统计量，样本容量充分大时都近似于正态分布。发表论文，正态分布。即使局部统计量部分偏离正态分布，也可以按正态分布进行分析。可见，河南省主导产业自主创新能力诊断方法适应于采取正态分布统计分析方法。
地方主导产业自主创新能力正态分布统计分析方法基于这样一个基本假设：一个地区的主导产业自主创新能力是不平衡的，其自主创新能力的等级分布近似于正态分布。属于主导产业的企业的自主创新能力的强弱之间大致呈现这样一种形态，自主创新能力非常强的企业与自主创新能力非常弱的企业数量较少，而介于强弱之间具有一般自主创新能力的企业占相对多数，接近于正态分布。
即使一个地区主导产业自主创新能力整体水平得到极大地提高，地区内属于主导产业的企业各自的自主创新能力仍然存在差别，这种差别同样可以用正态分布规律进行统计、评价和诊断分析。
如果一个地区所有的主导产业自主创新能力普遍的较低，或者地方主导产业自主创新能力整体水平不高和较高，主导产业之间的自主创新能力仍然存在差别，这种差别同样可以用正态分布曲线进行拟合分析，从中发现某些规律以作为决策依据和参考。
如果地方主导产业自主创新能力等级分布图偏离正态分布较远，说明该地区主导产业的自主创新能力发展不平衡，或者存在的问题比较严重，需要进一步调查分析，以便于正确地决策。
河南省的基本情况和全国的基本情况有太多的相似之处。如把河南省主导产业自主创新能力等级分布状态放到全国主导产业自主创新能力正态分布图中进行考察，可以进一步发现地方主导产业自主创新能力在国内的地位和形态，找出差距和因果关系，为提升地方主导产业自主创新整体能力提供决策参考。发表论文，正态分布。
4 河南省主导产业自主创新能力正态分布诊断分析
4.1统计方法
4.1.1数据准备
地方主导产业科技自主创新能力正态分布的诊断分析方法所使用的数据是地方主导产业自主创新竞争力评价结果数据。
地方主导产业自主创新能力的评价有定性评价、定量评价和综合评价三种评价类型。具体的评价方法有很多，例如在主导产业自主创新能力评价指标体系确定以后，可以采用同行评议法、线性规划模型评价方法、主成分分析法、加性加权统计分析方法、多级模糊数学综合评价方法、文献计量法、经济计量法、层次分析法、灰色系统分析法以及专家系统和人工智能方法等等。主导产业自主创新能力的评价方法虽然有很多，但每种评价方法都必然产生评价结果数据，这些评论结果数据都可以作为主导产业自主创新能力正态分布诊断分析方法的源数据。
4.1.2数据整理
地方主导产业自主创新能力正态分布诊断分析过程中需要对评价结果数据进行整理，数据整理分为三个步骤。
（1）数据标准化
任何一种评价方法得出的数据都可能存在数据的离散性和非标准性问题，必须通过一定的数学方法将离散和非标准的数据进行线性变换以减少数据之间的跨度，将这种非标准化的评价结果数据转换为标准化的数据，才具有等距意义，从而使数据正常对应到评价等级区间之中。
标准分数，统计学上又称“Ｚ”分数，它是由原始分数x与总体的平均数μ的差数，除以标准差σ所得的商，即Ｚ
。当某个分数处于平均数的位置时，则Ｚ＝０，当Ｚ＞０或Ｚ＜０，则表示某个原始分数处于平均数位置的上方或下方，Ｚ分数绝对值的大小表示它离平均值的远近程度6。
地方主导产业自主创新就能力评价结果数据中排在第一位得分可能是三位数，而排在末位得分则可能是个小数点后三位。这样大的差别很可能造成多数得分差别不大因而拥挤在一起难以分辨，因此可以采用将原始数据转换为标准数据的方法来消除数据之间的离散性。
（2）定义评价等级区间
评价等级区间的定义和划分可繁可减，区间的数据跨度可以按一定的数学方法设定，如等分法、分类法等，要求各类一级指标采用统一的数学方法。评价等级划分得越细，正态分布曲线拟合越精确。评价等级名称可以根据主导产业自主创新能力评价等级期间的定义以及数据来源中原评价指标体系所给定的评价类型来确定。
例如，刘永教授将自主创新竞争力分解为投入、产出和效益三个一级指标，在分类评价原则指导下运用层次分析法确定指标权重并且利用定性和定量相结合的综合评价方法计算出自主创新竞争力评价结果数据。利用这个指标体系和评价方法和得出的原始数据进行主导产业自主创新能力正态分布诊断分析，可以将评价等级区间Z之间的距离划分为优秀、良好、较好、中等、较差和差六个等级。
（3）曲线拟合统计
先计算符合正态分布的指标分值变量ξ落在各等级之间的概率，也就是各等级间的面积比例，再乘以主导产业总数量，即得各等级主导产业数量。由分布函数的定义可知，服从一般正态分布的随机变量ξ的概率分别为[6]：
(1)当随机变量ξ落在区间( - ∞, a)，P(ξ< a ) = F( x) = 
dx
(2)当随机变量ξ落在区间( x1, x2)，P(x1 <ξ< x2 )= 
- 
(3)当随机变量ξ落在区间(b,+∞)，P(ξ> b )= 1- P(ξ≤b ) =1-
其中，a 、x1、x2和b的取值都落在区间Z（μ-3σ，μ+3σ）内，服从一般正态分布的随机变量ξ化为服从标准正态分布后，就可以利用已有的“正态分布表”，解决所有正态分布的概率计算问题。
在计算主导产业和自主创新能力各一级指标分值区间的基础上，对各等级区间内的主导产业数量、所占百分比例进行统计并形成统计表以及统计曲线图。
4.2分析方法
4.2.1整体指标等级分布状态分析
通过整体指标分布状态分析可以比较准确地把握地方自主创新竞争力的整体状况以及所处的整体水平。
（1）进行整体指标分布状态曲线形状分析。观察曲线形状如果属于标准正态分布图，这说明地方主导产业整体自主创新竞争力发展比较平衡；如果不属于标准正态分布图，例如偏正态分布、不规则正态分布等等，则说明地方主导产业整体自主创新竞争的发展不平衡。
如果曲线的峰值非常高，必然导致陡峭曲线现象，反映地方主导产业自主创新竞争力绝大多数处在同一的水平上，相互之间的差距没有明显拉开，可能出现主导产业的自主创新能力均处在较高的水平上和均处在较低的水平上，这在某一个方面反映地方主导产业的整体创新能力的没有明显的特色。针对这种情况，在地方主导产业自主创新能力支持方面需要加大特色项目的培育和促进工作。如果曲线过于平缓，也不太符合标准正态分布图，则反映了整体指标评价结果可能存在一些不科学性或片面性。因此，可以把正态分布与其它评价方法结合起来进行分析评价，保证评价结果的合理性和客观性。
（2）进行整体指标分布状态曲线的峰值和的两端逐渐消减的趋势分析。如果曲线的峰值较高，则说明绝大部分的主导产业落在某一等级的位置；如果该等级属于良好和较好，这反映地方主导产业整体科技竞争力呈现良好的发展势头；如果该等级属于中等和较差的位置，则反应地方主导产业整体科技竞争力不强，需要通过各种有效的方法和手段加以激励和促进。
如果曲线两端逐渐消减的趋势是规则的，则说明属于优秀和较差的两个极端的主导产业分布比较均匀，可以认为是正常的发展现象。如果曲线两端逐渐消减的趋势是不规则的，可以认为处于自主创新竞争力好坏两个极端的主导产业参差不齐，需要运用综合平衡策略加以管理，以推动主导产业自主创新力的均衡发展。
（3）进行曲线的突变分析和数据分析。如果指标等级分布状态曲线出现突变点，则说明该突变连所在的等级区间存在异常现象，集中在这一区间的主导产业数量可能很高也可能很低，需要根据具体情况具体分析。指标等级分布状态曲线上的每一个点都有相应的数量标识和所占的百分比，通过这些具体数据的分析可以更精确的找出地方主导产业自主创新竞争力的整体状态。
（4）进行曲线之间的关联性分析。把地方主导产业自主创新竞争的指标等级分布状态曲线与全国的主导产业自主创新竞争力指标等级分布状态曲线进行比较分析，可以发现地方主导产业自主创新综合竞争力在全国的地位和状态，找出当前状态所揭示的内在规律以辅助教育管理决策。
4.2.2单项指标等级分布状态分析
在整体指标等级分布状态分析的基础上，可以利用单项指标等级分布状态进行更深入的分析，找出在整体指标等级分布状态分析中发现异常现象的具体原因。单项指标一般分为一级指标、二级指标和三级指标，但要指标等的分布状态分析可以按照这三级指标层层展开，逐步深入直到发现问题的根源为止。
单项指标等级分布状态在分析方法上是一致的，分为状态曲线形状分析、峰值和消减趋势分析、突变点分析、数据分析和关联性分析等。
4.3其它诊断分析方法
（1）变化趋势对比诊断分析
通过不同评价类型的年度变化率对比分析，可以发现地方主导产业自主创新发展过程中存在的问题7。在此基础上，进行深层次的统计分析可以找出主要的影响指标以开展信息咨询服务或辅助决策服务。同时，分析结果也可以为更深层次的数据分析提供依据。发表论文，正态分布。变化趋势对比诊断分析分为年度单项分析、年度变化分析两种方法，也可以通过两种方法的结合进行变化趋势综合对比诊断分析。发表论文，正态分布。
（2）分类对比诊断分析
不同类型的主导产业其自主创新能力应当存在一定的差别。主导产业按隶属关系可分为国家或部属主导产业（企业在地方）、地方主导产业和共建主导产业，按类型可分为煤炭、农业、纺织服装业等。在对比诊断分析中，相同类型的主导产业具有更大的可比性，能够看出同类主导产业之间在自主创新能力上的差距，从中发现各自的自主创新特色和优势以及存在的问题和原因4。但是，不同类型的主导产业之间的对比诊断分析也能看出相互之间的差距和优劣势。
5 结 语
可以看到，地方主导产业自主创新能力评价与诊断运用正态分布统计分析法可以从定性的评价转化为直观的定量评价。它不仅有利于政府更客观地评价和诊断地方主导产业的自主创新能力，而且还为提高地方主导产业自主创新能力提供了可靠的理论依据，为进一步去研究、探讨有关主导产业自主创新能力的评价方法提供一些参考，从而促使政府政策性投资咨询决策更加科学化和规范化。
参考文献
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